國際用戶創新領域研究現狀與熱點的可視化分析

孟韜+王維

[摘要]用戶創新指利用用戶知識而非企業自身知識進行的創新活動。厘清現有用戶創新研究的重點文獻與研究熱點能夠為企業經營以及學術研究提供重要思路，從而推動“大眾創業萬眾創新”政策的落地。基于2006-2017年間Web of Science核心合集數據庫中用戶創新領域的6186篇文獻，運用CitespaceV軟件對該領域進行了時空、國家、引文關鍵詞的可視化研究。研究表明：美國在該領域的研究處于中心地位；目前的研究主要來自信息科學以及商業領域；且相關研究集中在用戶價值共創研究、眾包項目協調管理研究、用戶社群等幾個方面；其中研究熱點為社群知識管理、創新項目管理與維護等。

[關鍵詞]用戶創新；眾包；科學知識圖譜；Citespace

“大眾創業萬眾創新”已經成為國家發展的重要戰略。而作為“萬眾創新”的主體，廣大用戶群體早早地就引起了企業的關注。早在20世紀70年代，就已經有企業利用用戶的相關知識進行產品創新，但是，由于企業接觸用戶能力的限制，用戶創新并未得到充分的發展。直到互聯網的興起大大增加了企業接觸用戶群體的能力，企業的用戶創新實踐才正式發展起來。從最早的開源軟件社區，到現在的消費者社區、眾包網站，用戶創新的規模不斷擴大，逐漸成為企業創新的重要來源。而學術界也緊隨其后，對用戶創新進行了大量研究，但是，目前對用戶創新研究中，學者們并沒有形成一個統一的概念來描述用戶創新。在實際的研究中，學者們有使用用戶創新，也有使用眾包、大眾生產、顧客創新、價值共創、用戶生成內容等其他概念來描述了這種利用非企業自身知識進行的創新活動。而且，學者們也在用戶創新、眾包等方面進行了大量研究，也對各個概念分別進行了綜述。但是，目前學術界缺乏綜合考慮上述各類概念的研究綜述，也缺乏相應的文獻計量學分析。因此，本文利用文獻計量軟件Citespace對現有的用戶創新領域文獻進行分析，以厘清現有研究的空間分布、重點文獻、研究分類以及研究熱點。

1數據來源及研究方法

1.1數據來源

本文借助湯遜路透的Web of Science信息檢索平臺，使用Web of Science核心合集作為數據來源，對2006-2017年的用戶創新相關研究進行檢索。在進行文獻檢索時，為保證檢索文獻的全面性，本文采用用戶創新以及與之相近的顧客創新、大眾生產、眾包、價值共創、用戶生成內容等多個方面的關鍵詞進行，其中各個方面均包含不止1個檢索關鍵詞。檢索的時間范圍設定為2006至2017年，檢索時間為2017年2月22日，共檢索到文獻6186篇。本文所采用的檢索規則以及檢索結果等相關內容如表1所示。

1.2研究方法

對于文獻的后續分析，本文分析采用文獻可視化管理軟件Citespace v進行。Citespace是由Drexel大學的陳超美教授于2004年9月開發的一款基于JAVA的可視化文獻分析軟件，第五版于2016年9月發布。其原理是通過詞共現或文獻共被引來進行一定的文獻計量學分析。通過Citespace分析，能夠直觀地將一定時期內某一研究領域的研究熱點、演進歷程和發展趨勢以可視化的形式呈現出來，同時，通過解讀可視化結果，研究者也可從中發現某個研究領域的關鍵節點文獻，目前的研究進展與研究熱點。

2數據分析

2.1時空分布

通過Web of science生成各個國家各年份內的發文數量，如圖1所示。可以看出，在2006年之后，學者們開始關注該領域，其中，2011年之后該領域的研究迅速增長。另外，圖1也展示了發文數量排名前五的國家在該領域的年度發文數據，可以看出，該領域的研究中，美國一直處于領先地位，其文章數目（2042）遠遠大于其他各國的發文數，且在2011年有較大的增長速率，整體增長率較為平穩。除了美國之外，中國（789）、英國（567）、德國（470）、意大利（311）在該領域也進行了大量研究，且在2012年以前，這4個國家之間的發文數量相當，且增長較為緩慢。直到2013年，這四國在該領域的研究才有了大幅度的增加，中國迅速成為發文第二多的國家。從以上結果可以看出，無論是時間上還是數量上，中國、英國、德國、意大利四國對該領域的深入研究均滯后于美國。

另外，從Citespace生成的國家共現圖譜如圖2所示，圖中每一個節點代表一個國家，節點大小代表該國家的發文數量，節點之間的連線代表國家之間的合作關系，節點外層的圓環代表了節點的中心性，中心性作為衡量國家合作網絡關系中中心程度的指標，越大表示該國家在該領域的重要性越大。其中，中心性最大的前六個國家分別為美國（0.27）、法國（0.19）、英國（0.14）、澳大利亞（0.12）、意大利（0.10），西班牙（0.10），我國的中心性為0.04，沒有排在前十。綜上，用戶創新研究中占據重要地位的是以美國為主的西方國家，而我國研究盡管數量排名第二，但其地位稍顯不足。

2.2期刊分布

通過引用期刊分析，Citespace能夠識別出該領域核心出版物的分布情況。在Citespace中“Time Slicing”選擇“2006-2017”，“Node type”選擇“Cited Journal”，“Selection Criteria”選擇“g-index并輸入k=5”，生成知識圖譜，圖3展示了該圖譜的主要部分，其中期刊被引文獻數量排名前十以及中心性排名前五的期刊如表2所示。其中包括計算機科學以及信息科學的相關出版物（如Lecture Notes in Computer Science、Communicationsof the ACM、MIS Quarterly等），商業與管理類出版物（Management Science、Journal of Marketing、HarvardBusiness Review等），以及科學綜合類出版物（Science、Proceedings of the National Academy of Sciences）。其中，引用文章數量最多為Lecture Notes in Computer Science，文章數為921篇，該叢書每年出版《Security，Privacy andAnonymity in Computation，Communication and Storage》等書籍，其次是Communications of the ACM、ManagementScience、Journal of Marketing等出版物。中心性排名最高的是Communications of the ACM，中心性為0.50，其次為Proceedings of the National Academy of Sciences、Journal ofMarketing、Journal of Machine Learning Research等出版物。

綜上可以看出，目前對用戶創新貢獻比較大的出版物主要來自于計算機信息科學領域以及商業與管理領域。綜合文獻數量以及中心性的相關參數，Communications of theACM和Journal of Marketing為該領域較為重要的兩個刊物。

2.3關鍵文獻分析

文獻共引分析是文章所引用文獻的共被引分析，當兩篇或兩篇以上文獻被同一篇文獻所引用時，這幾篇文獻就構成了一個共被引關系。文獻共引分析能夠展現某研究領域內的高被引高質量的文獻。通過設置Citespace中“TimeSlicing”為“2006-2017”，“Node type”選擇“CitedReference”，“Selection Criteria”選擇“g-index并輸入k=5”，生成知識圖譜，圖譜的核心部分如圖4所示。通過共被引頻數以及中心性大小確定該領域中的核心文獻和關鍵文獻，結果如表3所示。除去作為結構方程模型的研究方法介紹的文章外，用戶創新研究的核心文獻和關鍵文獻

早在2000年，Prahalad和Ramaswamy在哈佛商業評論上的文章表明，企業在商業關系中的角色隨著網絡的發展已經變得模糊，并且市場呈現出新的特征，即顧客成為企業的能力來源，尤其是在產品測試行業。這種企業角色的變化促進了用戶加入到企業的生產當中，也為用戶創新活動奠定了基礎。另外，該文也提出了有效治理顧客所帶來的企業能力的4個要點，即：不斷與顧客進行著積極對話；動員顧客社群；管理顧客多樣性；共同創造個性化體驗。

在2004年，Vargo和Lusch在無形資產、價值共創、關系這些新視角的不斷產生下，提出了服務主導邏輯。同時，他們認為，企業應當將顧客看作是永遠的合作生產者，因此，服務應當遵從顧客導向和關系導向，其目的是通過服務使顧客建立起與服務組織及員工的長期關系，并在長期關系中與服務人員共同創造價值。這篇文章的出現，標志著營銷理念從以產品為中心向以服務為中心的轉變，也標志著用戶創新在學術研究中的正式出現。

到了2006年，Howe在《連線》雜志發表了一篇名為《TheRise of Crowdsourcing》的文章，文中介紹了類似外包的一種大眾外包形式，即眾包，在企業中的應用，并通過一些眾包企業與專業企業的對比說明了眾包的商業潛力。這篇文章將用戶創新集成到外包環節，對于企業而言，這也成為企業生產、創新的一個新思路。因此，成為后來學者引用率較高的文章之一。

2006年，Chevalier和Mayzlin發表在《Journal ofMarketing Research》上的文章探討了圖書在線銷售中的用戶評論對圖書銷售的影響。該文章首次對用戶生成內容進行了探討，對營銷研究起到了非常重要的作用。這種由大眾用戶產生的在線評論等內容作為營銷領域的大眾生產也引起了后續學者的重視。

在服務主導邏輯興起的4年后，Vargo和Lusch又在《Journal of the Academy of Marketing Science》的專刊上解釋了幾個通用的誤解并重新梳理和修正了該邏輯的基本內容”]。這篇文章也成為后來學者認識、學習服務主導邏輯的經典文章。同年，Vargo等在另一篇文章中闡明了服務、服務系統、服務科學3個概念：認為服務是交換的基礎，是一方使另一方受益的能力（知識和技術）的使用；服務系統指以一定的價值主張為核心聯系其他系統的一種資源（人、信息、技術）配置；服務科學是指在復雜資源配置情況下的有關服務系統以及價值共創的研究。這兩篇文章作為Vargo對服務主導邏輯的進一步闡釋，厘清了該邏輯的基本內容與基本概念，因此，在該領域中有著較高的引用率。

另外，Brabham在2008年的文章系統的介紹了眾包是什么，眾包怎么運作以及眾包的潛能。在這篇文章中，他將眾包描述為企業在線發布問題，專業或非專業的大眾群體提供該問題的解決方案且最終成果歸企業所有的一種在線分布式的問題解決模式和生產模式，給出了眾包的明確定義以及運作方式。其對眾包的深入介紹也使該文成為了該領域的重要文獻之一。此外，Payne等在其文章提出了一個理解和管理價值共創的概念框架并用該框架進行了實地分析。Payne等認為，企業價值依賴于顧客與企業之間的互惠互動，既可能是顧客有意識的結果，也可能是顧客無意識的產出。由于其在相關研究中強調了企業與顧客互動的重要性，因此也成為該領域的高被引文獻之一。

此外，還有Cooper等于2010年發表在《Nature》的文章以及Doan于2011年發表在《Communications of theAcm》上的文章。Cooper等的文章匯報了其團隊進行的一次眾包科學實驗。該實驗通過一個叫做“Foldit”的在線游戲進行，該游戲允許參與者進行模擬的蛋白質基因修飾，最初提供給參與者已知的蛋白質結構，在經過幾個月的練習后，部分參與者能夠設計出比專業人士更高效的蛋白質結構，甚至解決了一個困擾專業研究者10年的問題。這場在科學領域內的眾包嘗試證明了用戶的強大創新潛力，因此該文也成為該領域的重要期刊之一。而Doan的文章對萬維網上的在線眾包系統進行了回顧，并從協作的本質、目標任務的類型、如何招募和保留用戶、用戶能做什么、如何組合用戶的輸入、如何評估、人工努力的程度、人工用戶的角色以及獨立或搭載結構等九個維度對其進行了細致的描述，也成為后來學者高引的文獻之一。

此外，重要文獻還有一些學者的出版物，比如Surowiecki的《The wisdom of crowds》（中文譯名《群體的智慧》），yon Hippel的《Democratizing innovation：The evolving phenomenon of user innovation》（中文譯名《民主化創新》），Benkler的《The wealth of networks：How social production transforms markets and freedom》，Tap scott和Williams的《Wikinomic s：How Mas sCollaboration Changes Everything》（中文譯名《維基經濟學》）以及Howe的《Crowdsourcing：How the power of thecrowd is driving the future of business》（中文譯名《眾包》）。這些出版物都為用戶創新的發展起到了促進作用。

2.4引文知識群分析

以同樣的輸入參數運行知識圖譜，生成引文網絡，并進行聚類分析，結果如圖5所示。共生成17個知識群聚類（包含多個獨立的單個節點聚類），整體聚類結構的模塊性指數Q=0.6749，平均輪廓值S=0.5306。而Q>0.3表明劃分出來的社團結構是顯著的，S>0.5表示聚類是合理的，S>0.7表示聚類結果是高效令人信服的。因此，該聚類結果整體上而言是合理的。表4展示了知識群聚類大小大于30的前六個主要聚類，各個聚類的s值均大于0.7，表明聚類結果是令人信服的。

其中，聚類0的聚類標簽為value co-creation。價值共創作為企業獲取顧客知識的途徑，在用戶創新領域得到了廣大學者的關注。由其高頻詞結果可以看出，該聚類中的主要研究內容為營銷領域的虛擬品牌社區的價值共創研究，主要進行對企業消費者價值共創的機制進行探討，其中比較常用的是社會資本視角。其中，該聚類中最活躍的文章為Gebauer等的Value co-creation as adeterminant of success in public transport services a studyof the swiss federal railway operator（sbb），Gronroos的Value co-creation in service logic：a critical analysis.Ple和Chumpitaz C a cere的Not always co-creation：introducinginteractional co-destruction of value in service-dominantlogic三篇文章，其中心性均為0.12，在本聚類中位居第一。Gebauer等運用Prahalad提出的共創行為的5個維度對瑞士聯邦鐵路運營公司進行了案例研究。該研究提供了一個管理價值創新過程的整體框架，同時，該研究也強調了顧客與企業共同識別問題環節在價值共創中的重要性，拓展了價值共創的概念。Gronroos的文章發表在《MarketingTheory》關于服務主導邏輯的專刊上，該文章重申了價值和價值創造的概念以及服務主導邏輯的六個前提，并認為服務主導邏輯的貢獻本質上不在于表明顧客一直都是價值的共創者，而是表明在特定環境下，服務提供者有機會與顧客一起進行價值共創行為。另外，該文章也強調了互動在服務邏輯以及在分析服務邏輯中價值共創與營銷的基礎地位。Ple和Chumpitaz Ca ceres在其文章中批判了現有的服務主導邏輯下的價值共創沒有考慮價值共創的對立面一價值的共同破壞（value co-destruction），并將價值的共同破壞定義為在服務系統間的互動中造成至少一方福祉減少的過程。并且，這種減少是由于某一方系統本身資源或其他方資源的濫用導致的。其中，濫用指一方采用一種另一方覺得不合適的方式使用其可利用資源。

聚類1的標簽為crowdsourcing。眾包作為企業進行大眾外包的行為，是企業創新的新方式，對于如何高效管理眾包學者們也做了不少研究。從高頻詞可以看出，該聚類的研究主要集中在眾包協調與管理以及眾包系統的建構的相關研究中。該聚類中最為活躍的文獻為Maichrzak和Malhotra的Towards an information systems perspective andresearch agenda on crowdsourcing fnr innovation，中心性為0.11。Majchrzak和Malhotra在其文章中指出信息系統研究在有關眾包的軟件設計、用戶界面以及眾包過程的促進存在一定的不足，并認為眾包參與系統構架需要重新定位。另外，他們也在文章中也從競爭與合作、創意需要時間與大眾花費時間較短、創新團隊的親密性與大眾的陌生感3個方面為后來研究提出了方向。

聚類2的標簽為innovation。創新是企業保持活力的源泉，是企業管理的一大方向。從高頻詞來看，該聚類主要集中在用戶社區/社群創新管理的研究中。該聚類中最為活躍的文獻為Marchi等的Extending lead-user theory to online brandcommunities：the case of the community ducati以及Oliveira和yon Hippel的Users as service innovators：the case of bankingservices，中心性均為0.16。Marchi等通過對杜卡迪汽車在線社區的572名用戶發布的2071條消息進行了分析，得出了識別在線品牌社區領先用戶的3個特征：樂于合作、擁有產品知識、與品牌身份聯系緊密。在該文章中，作者也強調了在線品牌社區領先用戶成為企業創新資源的可能性。Oliveira和yon Hippel調查了1975到2010年間商業和零售銀行服務行業的用戶服務創新，并詢問了創新發生前用戶的活動，研究發現用戶會早于銀行或其他金融機構發展和自助提供相應的金融服務。該研究結果表明，即使是在傳統的線下服務環境，用戶也能夠成為企業創新的來源Ⅲ。

除了以上3個重點知識群聚外，聚類3的標簽為production，研究集中在開源軟件領域。聚類4標簽為social media，主要集中在大眾用戶在社交媒體上的行為研究。聚類5標簽為crowd，研究集中在眾包效果測量。

2.5關鍵詞分析

關鍵詞一般作為一篇論文核心內容的提煉，能夠精確的表明該篇論文的核心方向（近十年來國際網絡安全領域研究現狀與趨勢的可視化分析）。而通過Citespace生成的關鍵詞共現圖譜也能幫助了解該領域研究的研究熱點。設置Citespace中“Time Slicing”為“2006-2017”，“Nodetype”選擇“Keyword”，“Selection Criteria”選擇“g-index并輸入k=5”，生成如圖6所示的知識圖譜。計算關鍵詞的中心性、Brust值以及Sigma值，排名前十的如表5所示。其中，中心性能夠衡量關鍵詞在該領域的重要程度，突現值（Brust）能夠探索頻次變化率高的詞，依靠詞頻變動趨勢，能夠幫助確定前沿領域和發展趨勢，而Sigma值能夠綜合考慮中心性與突現值，能夠綜合探測重點領域。

如表5所示，中心性排名前十的有web、knowledge、network、community、information、perspective、crowdsourcing、quality、innovation、internet，可以看出，用戶創新領域2006-2017年主要關注網絡環境下的創新，在用戶創新的研究中，學者們重點關注用戶知識，信息的流動，用戶創新質量等內容，在研究對象的選擇上，學者們關注社區（在線社區以及用戶社群）以及眾包網站。突現值排名前十的有web 20、user generated content、user innovation、social network、open source software、wikipedia、innovation、semantic web、evolution、opinionmining，根據以上結果可以發現，從研究情境看，web2.0、開源軟件、維基百科、社交網絡等領域是用戶創新研究的前沿領域，另外，social network也有社會網絡的意思，因此社會網絡理論也是分析用戶創新的一個前沿領域。從研究內容上講，用戶生成內容、用戶群體的演進也是該領域的研究前沿。最后，在用戶創新項目的管理與維護領域，語義網、用戶意見挖掘等都是該領域使用的前沿方法。Sigma排名前十的有user generated content、web20、innovation、open source software、social network、community、information、web、user innovation、internet。可以看出，用戶創新領域總體上還是聚焦在web2.0、開源軟件、社區/社群、社交網絡等網上群體中，信息的流動以及創新的產生也是用戶創新領域的重點內容。

鍵詞是一篇文章的核心內容，是作者對該文章研究問題的精煉，因此通過對關鍵詞的共現分析能夠發現該領域的研究熱點。在Citespace中節點選擇關鍵詞，選擇標準為top50，其他條件不變，生成如圖4所示圖譜。圖中排名出現次數排名前20的如表3所示。

由表3可知，近十年內關系營銷研究熱點是承諾（commitment）、信任（trust）機制，滿意（satisfaction），買賣關系（buyer seller relationship），績效（performance）等。可以看出，關系營銷的研究方向主要集中在其中的作用機制（信任、承諾、關系、買賣關系、模型、視角、前情、決定、管理），對顧客角度的研究（滿意、忠誠、顧客滿意、質量、關系質量、行為、顧客忠誠、服務質量），對焦點企業的研究（績效、影響、后果）三個方面。

3結論和展望

本文基于文獻計量以及知識圖譜Citespace對2006-2017年用戶創新領域的研究文獻進行了可視化分析。通過Web ofscience文章各年度數據以及Citespace實現的國家/地區分析、引用期刊分析、引文分析、關鍵詞分析對2006-2017年的用戶創新領域研究進行了梳理。主要得到以下結論：

第一，通過時空分析發現，用戶創新領域的研究近些年來一直處于增長狀態，其中，在2011年與2013年，該領域的研究數目有較大的增長。另外，該領域的研究中美國數量最多，且中心性最大，我國研究數量排名第二，但中心性較低。

第二，通過引用期刊分析發現，用戶創新的研究主要來源于計算機科學和信息科學領域、商業與管理類領域出版物，其中較為重要的出版物有Lecture Notes in ComputerScience、Communications of the ACM、ManagementScience、Journal of Marketing等。

第三，通過引文分析本文識別了用戶創新領域的關鍵文獻并識別了現有研究中的6個主要聚類，包括營銷領域的用戶價值共創研究、眾包系統協調管理與構建研究、對用戶社區/社群創新的研究，以及對開源軟件、社交媒體、眾包效果測量的研究。

第四，通過關鍵詞共現分析，本文識別了中心性、突現值、sigma值排名前十的關鍵詞，并發現，目前用戶創新研究的熱點集中在在線社群用戶知識管理、用戶創新項目管理與維護等核心領域。

因此，未來對用戶創新的研究學者們也可以主要關注在線社群、用戶創新項目的管理等方面。同時，本文的研究也存在一定的不足，比如在關鍵詞的選擇上面可能不夠全面，在文獻檢索的時間范圍內太短，聚類分析形式單一等。未來學者可通過不同的聚類方式（關鍵詞聚類），增加新的檢索關鍵詞以及擴大檢索年份來改進。